Hur Docker skiljer sig från virtuella maskiner: En guide

Förstå Docker och virtuella maskiner

Docker och virtuella maskiner (VM) är viktiga verktyg för modern mjukvaruutveckling och distribution. Båda erbjuder sätt att isolera applikationer, vilket säkerställer att de körs i konsekventa miljöer oavsett var de distribueras. Deras tillvägagångssätt och underliggande teknologier är dock väsentligt olika.

Medan virtuella datorer förlitar sig på fullfjädrade operativsystem och virtualiserad hårdvara, använder Docker containerisering för att uppnå lätt och effektiv applikationsisolering. Denna skillnad leder till tydliga fördelar när det gäller resursanvändning, distributionshastighet och enkel hantering.

Förstå skripten: Docker vs. virtuella maskiner

Python-skriptet som tillhandahålls visar hur man interagerar med Docker med Docker SDK för Python. Den initierar en Docker-klient med docker.from_env(), som ställer in klienten baserat på miljövariabler. Skriptet skapar sedan och startar en ny behållare från den "alpina" bilden med hjälp av client.containers.run(), kör den i frånkopplat läge. Inuti behållaren kör den kommandot "echo hello world" med container.exec_run(), fånga och skriva ut resultatet. Slutligen stoppar skriptet och tar bort behållaren med hjälp av container.stop() och container.remove() att se till att resurser frigörs.

Bash-skriptet, å andra sidan, ger ett praktiskt exempel på att hantera Docker-behållare från kommandoraden. Det börjar med att dra den senaste Ubuntu-bilden från Docker Hub med hjälp av docker pull. En ny behållare med namnet "my_ubuntu_container" skapas sedan och körs i fristående läge med docker run. För att köra ett kommando inuti denna körande behållare, använder skriptet docker exec. Slutligen stoppas behållaren och avlägsnas med hjälp av docker stop och docker rm, respektive. Dessa kommandon illustrerar hur Docker effektivt kan hantera behållare, och erbjuder ett lättviktigt alternativ till traditionella virtuella maskiner.

import docker
client = docker.from_env()

# Create a Docker container
container = client.containers.run("alpine", detach=True)

# Execute a command inside the container
result = container.exec_run("echo hello world")
print(result.output.decode())

# Stop and remove the container
container.stop()
container.remove()

#!/bin/bash

# Pull the latest image of Ubuntu
docker pull ubuntu:latest

# Run a container from the Ubuntu image
docker run -d --name my_ubuntu_container ubuntu:latest

# Execute a command inside the container
docker exec my_ubuntu_container echo "Hello from inside the container"

# Stop and remove the container
docker stop my_ubuntu_container
docker rm my_ubuntu_container

Hur Docker uppnår effektivitet

En viktig skillnad mellan Docker och traditionella virtuella maskiner är hur de hanterar systemresurser. Virtuella maskiner kör kompletta operativsystem, var och en med sin egen kärna, ovanpå en hypervisor. Detta tillvägagångssätt säkerställer stark isolering men kommer med betydande omkostnader på grund av behovet av duplicering av OS-resurser och prestandakostnaden för hypervisorhantering.

Docker använder dock containeriseringsteknik för att dela värdsystemets kärna samtidigt som isolerade användarutrymmen bibehålls. Detta innebär att flera behållare kan köras på ett enda värdoperativsystem utan att behövas för flera kärnor, vilket leder till effektivare användning av resurser. Denna lätta karaktär möjliggör snabbare starttider, minskad minnesanvändning och effektivare CPU-användning, vilket gör Docker idealisk för skalbara applikationer och mikrotjänsterarkitekturer.

Avslutning: Docker vs. Virtual Machines

Docker erbjuder en lätt, effektiv lösning för applikationsdistribution genom att använda containerisering, som delar värd OS-kärnan och minskar omkostnader. Detta tillvägagångssätt står i kontrast till virtuella maskiner, som kräver fullständiga operativsystem och mer resurser. Genom att tillhandahålla isolerade miljöer med lägre resursanvändning förenklar Docker driftsättning och skalning, vilket gör det till ett populärt val för modern mjukvaruutveckling.

Dessutom effektiviserar Dockers användning av bilder och behållare distributionsprocessen, vilket möjliggör konsekventa miljöer över olika utvecklingsstadier. Detta säkerställer att applikationer fungerar smidigt från utveckling till produktion, och tar upp vanliga problem relaterade till miljöinkonsekvenser och resursallokering.